一种用于前向分组数据业务的新调度算法

该文通过分析前向分组数据业务中应用的各种调度算法的性能,指出调度算法的吞吐量和公平性之间必然存在着折衷关系.在满足给定的公平性要求的情况下,吞吐量累积分布函数曲线越靠近公平性准则,吞吐量越高.基于这个认识,该文提出一种新的调度算法,它可以通过调节参数来改变吞吐量和公平性曲线的关系.而且,从吞吐量和公平性曲线折衷的角度出发,可以比较容易地找出一种近似最优解.     

约束和非约束频域分组LMS自适应滤波器的快速算法

本文通过将约束和非约束频域分组ＬＭＳ算法的权值迭代方程转换成时域方程，利用最小于乘法（ＬＳ）分别选取最优时变步长收敛因子，得到频域最佳分组算法（ＦＯＢＡ）和非约束频域最佳分组算法（ＵＦＯＢＡ），虽然增加了计算量，但计算机仿真结果表明：提高了收敛速度和精度，算法稳定可靠。     

约束和非约束频域分组LMS自适应滤波器的快速算法

本文通过将约束和非约束频域分组LMS算法的权值迭代方程转换成时域方程,利用最小二乘法(LS)分别选取最优时变步长收敛因子,得到频域最佳分组算法(FOBA)和非约束频域最佳分组算法(UFOBA),虽然增加了计算量,但计算机仿真结果表明:提高了收敛速度和精度,算法稳定可靠。     

科技变色龙——4款融入你家居风格的笔记本电脑

笔记本电脑正在加速进化着，它的外形、它的功能和它的颜色正在入侵你的家居等活，甚至我们都很难发现它的存在。它如同变色龙一样，与你的家居风格融为一体。注意看，它在那里!不!其实它在这里呢。     

一种适用于CoMP的改进MaxC/I算法

Max C/I算法是LTE中一种常见的资源调度算法,致力于实现吞吐量的最大化。在非Co MP场景下将总吞吐量最大化的目标分解到各小区,使每个小区吞吐量最大,用此解法求得的解是全局最优解。但如果将这种解法直接引入到LTE-A的Co MP场景下使用时,协作小区间的调度结果可能会相互影响,最终得到的解是贪婪解,而且该贪婪解不太理想,不能发挥出Max C/I算法的性能。针对此问题,将原解法的子问题决策进行改进,对是否调度Co MP用户增加了条件判断,并在Full Buffer业务模型和FTP业务模型下进行仿真验证,结果表明该改进方案能在一定程度上提高系统吞吐量。     

基于双重改进的鲸鱼优化算法

传统的鲸鱼优化算法(WOA)容易陷入局部最优以及收敛速度慢,针对此问题进行研究,提出了一种改进的鲸鱼优化算法,改进算法首先用非线性收敛因子替换原本使用的收敛因子,改进后的非线性收敛因子可以有效利用在算法中以弥补该算法在计算过程中全局探索与局部开发能力中的缺陷,并且可以加快算法收敛速度;然后在鲸鱼位置更新公式中加入了自适应权重,该策略可以改善算法的寻优精度以及进一步提高收敛速度;最后,在固定参数和不同维度的8个基准测试函数上进行了实验,结果表明,改进后的算法在寻找最优位置的精度和收敛速度对比于传统的鲸鱼算法和其他智能优化算法均有着显著的提高,具有更好的优化效果.     

基于蚂蚁算法的传感器网络路由算法研究

深入分析了蚂蚁算法基本原理和实现方法,重点分析了三类蚂蚁算法的实现策略并总结了这三种算法的缺陷和不足之处,结合无线传感器网络的特点,有针对性地提出了一种应用于无线传感器网络的改进的蚂蚁算法,给出了算法的详细实现流程,并证明了在n趋于无穷大的情况下,算法是收敛的,即以100％的概率能得到最优解。而仿真测试结果也表明本文设计的算法在功耗上比Flooding算法大幅度减少,平均延迟却与Omniscient multicast基本相当。     

动态自适应人工鱼群算法研究

针对标准人工鱼群算法解精度不高的缺点,文章提出了动态自适应人工鱼群算法,使人工鱼群算法的两个重要参数—步长和视野实现动态自适应调整,使鱼群中的个体在早期具有较大的步长和较宽阔的视野,以保证算法具有较快的收敛速度和较广阔的搜索范围,而在后期逐渐转入精细的局部搜索,使算法的解精度得以提高。并通过实验对比证明动态自适应人工鱼群算法的解精度优于标准人工鱼群算法。     

F-R共轭梯度算法在自适应滤波器中的应用

在自适应滤波器设计过程中,采用传统的LMS算法,具有计算简单、易于实现等优点,但是该算法的缺点是收敛速度较慢。文章中根据共轭梯度算法的收敛特性,在设计自适应滤波器时,对求取滤波器的均方误差函数最小值的计算过程进行优化设计,并通过计算机仿真验证了该算法可以使均方误差函数以较快的速度收敛到极小值点,从而得到滤波器权系数的最佳状态。     

一种改进的变步长LMS自适应滤波算法

提出一种改进的变步长LMS(Least Mean Square)算法,该算法在步长参数μ与误差信号e(n)之间建立了一种非线性函数关系,并且分析了参数α,β的取值原则及对算法收敛性能的影响。该关系具有在误差e(n)接近零处缓慢变化的优点,克服了s函数变步长LMS算法在自适应稳态阶段μ(n)取值偏大的缺陷。理论分析和计算机仿真结果表明,改进算法的收敛速度和稳态误差的性能指标都有较大的提高。     

一种新的变步长LMS算法及其应用

提出了一种新的变步长LMS算法,该算法采用相对的误差互相关函数来控制步长更新。理论分析与计算机仿真结果都表明该算法收敛速度快、失调量小、稳定性好,且在低信噪比的环境中比其他同类算法有更好的性能。该算法的优越性在于计算量小且不受已存在的不相关噪声的影响,可很好地应用于实际信号处理中。     

Ad Hoc网络中基于双向收敛蚁群算法的QoS路由算法

蚂蚁算法是一种新型随机优化算法,能有效解决Ad Hoc网络多约束的QoS路由问题,但存在收敛速度慢和易陷入局部最优等缺点.针对于此,在借鉴精英策略的基础上提出了一种基于双向收敛蚁群算法,并将该算法应用于Ad Hoc网络的QoS路由问题中.仿真结果表明,算法可明显提高数据包的投递率,降低端到端的传输时延.     

基于误差反馈的变步长LMS自适应滤波算法

对变步长LMS滤波算法进行研究,提出一种新的变步长LMS自适应滤波算法。该算法基于Sigmoid函数,通过引入误差因子反馈来调整函数参数,解决了类Sigmoid函数中参数设置的问题,并使算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差。计算机仿真表明,相对于其他变步长算法,该算法在收敛速度和稳态误差方面均表现优异,具有较好适用性。     

基于自然梯度的语音盲分离算法

对于自适应自然梯度算法,选择步长参数以达到好的分离性能是非常必要的。提出了一种步长自适应自然梯度算法。由于该算法中的步长基于分离状态,其学习速率由信号的分离程度自适应选取,因而能很好地解决收敛速度与稳态误差之间的矛盾。计算机模拟试验结果显示,该算法优于传统的自然梯度算法。     

判决反馈均衡器结构及LMS算法研究

数字通信系统中多径衰落的无线信道环境通常会使接收信号受到严重的码间干扰。自适应均衡可以校正信道产生的畸变。文中介绍了基于LMS算法的自适应均衡器的原理和结构,在给定的信道模型下利用MAT- LAB工具对其收敛速度和精度进行仿真,结果表明在无线通信中,判决反馈均衡器比线性均衡器有更好的效果。     

自适应果蝇优化算法

为了进一步提高果蝇优化算法(FOA)的性能,提出了一种自适应果蝇优化算法(SAFOA),设计了果蝇搜索群体模型,给出了一种自适应搜索步长搜索算法。仿真结果表明,相比FOA算法和递减步长果蝇优化算法(DS-FOA),SAFOA收敛速度较快,全局搜索与局部寻优能力强,并能到达高的收敛精确度。     

下行信道质量受控反馈算法与调度算法的研究

该文先介绍了在第三代移动通信技术体制cdma2000 1xEV-DO/DV中的下行信道质量反馈机制;然后提出了一种新的反馈控制算法,并结合一种综合考虑吞吐量和公平度的调度算法(正比公平调度算法)进行了分析与仿真。通过与未采用该策略的调度算法结果相比较,显示了新的算法在保持公平度的条件下能够提高系统吞吐量,同时减少了移动台的功耗,这种新的算法应用灵活,其策略对其它需要对共享资源调度的领域也有意义。     

应用于助听器的带限NLMS反馈抑制算法及硬件实现

文中提出了一种应用于数字助听器的基于前置高通滤波的带限NLMS(Band-limited Normalized Least-Mean-Square)自适应反馈抑制算法.与传统NLMS算法相比,该算法通过前置滤波器滤除输入信号中不可能产生自激振荡的频率部分,提高了算法性能.仿真结果表明,在降低系统失准系数(WEVN),提高收敛稳定性和提升反馈信号抑制比(SFR)等方面都有显著改善.此外,文中给出了该算法的硬件实现架构.在系统1MHz工作频率条件下,该模块后仿功耗仅为127μW.     

前向分组数据业务中重传分组优先权的研究

该文研究了前向分组数据业务中应用的调度算法,在对常见的几种调度算法分析之后,提出一种新的调度算法。从理论和仿真两方面的性能分析显示,该算法通过适当改变重传分组的优先权,在保证满足公平性准则的前提下,提高了系统吞吐量,降低了平均分组时延,改善了分组时延分布。